大量低频长尾取数需求解决方案

背景:

– 数据平台的报表系统满足了核心维度和指标需求，但这些都是固化口径计算好的结果，不能满足业务多样的多维度的分析需求；业务如有临时性、灵活且简单的聚合分析想获取数据，需要提需求，周期太长，如果能够基于DWD明细数据，用户直接自由分析可以很大程度提升数据分析效率，分析同学也能从琐碎的数据需求中释放；

– 自助取数分析：用户能够通过工具自助获取，可一定程度上满足多样化需求，效率相对有很大的提升，分析同学也大大减少了临时性琐碎的取数需求，把更多的精力放到业务本身和数据报告上。本质上，自助取数是面向业务的，有两项最为重要的工作，一是数据需求分析，二是功能分析。指标维度过多，运营配置困难，指标过少，不能达到多样化需求，因此在设计需要达到很高的性价比；

– BI可视化拖拽分析系统；基于宽表建设，将图表转化成SQL，在宽表上查询；不仅可供分析师使用，也可供产品运营用户同学使用，由于采用拖拽式操作，无需写SQL，即可生成图表数据，实现可以像操作Excel一样操作亿级数据量，效率和时效都能保证，可直接生成可视化图表，无需二次用excel操作，直接依据数据分析业务；

效果

数据分析需求灵活多变，用户不再满足于看固定报表，还需要分析这些数据，这些指标背后的成因。因此多维分析，灵活查询，明细查询这些需求就在爆发式的增长，高性能的进行交互式分析，用数据服务于业务；

从量化角度看：

数据报表系统解决5~10维度，5~10个度量指标需求，可解决60%的数据需求

自助取数需求系统解决了10-20个维度，10-30个度量指标需求，可解决80%的数据需求；

BI可视化拖拽分析系统，维度和度量指标将不再受到限制，由于是将图表转化成SQL语句，直接实现可视化拖拽，通过灵活配置，不仅可供分析师使用，也可供业务产品使用，直接将数据分析服务于业务，可解决85%~90%的数据需求；